?
Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features
IEEE Access. 2026. Vol. 13. P. 56283–56295.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Karpukhin I., Савченко А. В., Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2026 Vol. 40 No. 27 P. 22536–22544
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2023.
В статье раскрываются достоинства и недостатки категориальных и пространственных моделей описания эмоций. Пространственные модели позволяют охватить более широкий спектр человеческих эмоций, что позволяет разработать наиболее эффективную систему распознавания эмоций. В работе проводится аналитический обзор существующих многомодальных корпусов данных, которые имеют разметку по валентности и интенсивности эмоций. В заключении выделяется наиболее репрезентативный корпус данных для автоматического ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Кондратенко К. О., Известия высших учебных заведений. Приборостроение 2023 Т. 66 № 10 С. 818–827
Аннотация. Исследован актуальный в различных областях вопрос распознавания эмоций в транскрипциях речи. Проанализировано влияние методов предобработки (удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг) на точность распознавания эмоций в текстовых данных на русском и английском языках. Для проведения экспериментальных исследований использовались орфографические транскрипции диалогов из многомодальных корпусов RAMAS и CMU-MOSEI на русском и английском языке соответственно. Аннотирование этих корпусов ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Мамонтов Д. Ю., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2021. С. 63–68.
В работе проводятся экспериментальные исследования по определению уровня эмоциональных проявлений в текстовых транскрипциях базы данных K-EmoCon. Рассматривается влияние сбалансирования классов при обучении классификаторов на точность определения эмоций. В статье устанавливается базовый стандарт результатов по классификации уровня эмоций дикторов в текстовых транскрипциях. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Verkholyak O., Двойникова А. А., Karpov A., Journal of Internet Services and Information Security 2021 No. 1 P. 80–96
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Пикуль А. С., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО. Материалы Пятьдесят третьей (LIII) научной и учебно-методической конференции Том 1.: СПб.: Университет ИТМО, 2024. С. 338–342.
Предложен новый подход для улучшения распознавания атак презентации на биометрическую систему распознавания лиц с помощью сверточной сети с механизмом внимания. Проверена центральная гипотеза, которая заключалась в том, что с помощью механизма внимания возможно улучшить результаты работы исходной сверточной нейронной сети. В ходе экспериментов гипотеза была подтверждена. Наибольший прирост по качеству был достигнут на наборе данных ...
Добавлено: 13 декабря 2025 г.
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4479–4482.
Добавлено: 15 февраля 2025 г.
Петракова А. В., Юрчик Е. Н., Лебедева Е. И., В кн.: Лицо человека в системах коммуникации.: М.: Московский институт психоанализа, 2024. Гл. 10 С. 138–147.
Добавлено: 7 января 2025 г.
Петракова А. В., Лебедева Е. И., Кузьмина Ю. В. и др., Психология. Журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 21 № 2 С. 423–431
Настоящая работа представляет собой пилотажное исследование, направленное на создание и тестирование стимульного материала, представляющего собой фотоизображения лиц взрослых и детей, выражающих различные эмоции. Уникальность проведенной работы обусловлена таким подходом к организации создания стимульного материала, в рамках которого модели демонстрировали бы эмоции не по установленной схеме мимических движений, соответствующих конкретной эмоции, а согласно своим представлениям о ...
Добавлено: 26 декабря 2024 г.
Работа направлена на изучение успешности распознавания эмоций людей разного пола и возраста, выраженных без заданных критериев, в соотнесении их с «эмоциональными семействами». Представлены материалы эмпирического онлайн-исследования, полученные при помощи краудсорсингового сервиса «Яндекс. Толока», в рамках которого приняли участие 3590 респондентов. Респонденты распознавали одну из 14 эмоций по предъявленным фотографиям (гордость, злость, радость, раздражение, веселье, отвращение, ...
Добавлено: 26 декабря 2024 г.
Колмогорова А. В., Хлебникова В. А., Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты 2025 № 2(62) С. 45–68
В статье рассматриваются результаты применения методологии, известной как Байесовская сыворотка правды (BTS), в задаче эмоциональной разметки текстов для последующего обучения нейросетевых моделей. Суть метода состоит в том, что информантов сначала просят оценить некоторый феномен со своей собственной точки зрения, а затем – предсказать, какой ответ (или оценку) выберет наибольший процент других отвечающих на тот же ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.